旅游统计工作长期以来并未受到各级政府领导的重视(组图)

旅游统计是判断一个国家或地区旅游业发展规模和质量的“监测仪”。 数据的好坏将直接影响到政府、产业界和学术界对一个国家或地区旅游发展的正确研究和判断。 由于旅游业是从需求侧划分的行业，隐藏在国民经济行业分类中，不是各级政府统计的直接对象。 旅游统计的好坏对各级政府的主要统计数据没有直接影响。 然而，旅游统计工作常年未被各级政府领导重视。 旅游产业边界按照旅游消费涉及的行业划分，涉及“吃、住、行、游、购、娱”等诸多方面。 尽管我国旅游主管部门根据联合国世界旅游组织推荐的《2008年国际旅游统计建议书》和《2008年旅游卫星账户建议书》对我国旅游统计调查制度进行了修订，以指导我国旅游统计工作，但始终存在批评的声音官方数据，如指责国外旅游统计“横向不可比、纵向不兼容”、“国内旅客统计过于模糊”、“旅游统计太水”等。旅游统计复杂性的误差，有的是由于对旅游、游客、不同背景的游客等基本概念的认识不同造成的，有的是传统抽样造成的。 这是基层调查手段和补报的局限性造成的。 各界对旅游统计的批评主要集中在涉外旅游统计，尤其是涉外旅游区域统计的准确性上。 随着我国进入社会经济新时代，外部环境的不确定性和消费需求的扩大成为推动我国经济发展的重要动力，而旅游消费作为一种多层次、多元化、可持续的服务最终消费，也成为各行业的重要拉动力。 政府带动经济的“香阁”。 因此，国外旅游统计数据的准确性直接关系到国家或地区旅游发展的战略决策和区域旅游业的健康发展。 本文将从分析国外旅游统计数据生产过程中数据不准确的原因入手，从统计数据生产的主要环节阐述提高国外旅游统计质量的路径。

1 我国现行出境旅游统计数据生产模式

（一）出国旅游统计指标

目前，我国各级旅游行政主管部门和会议按照《旅游统计调查制度》（2017年版）开展旅游统计工作。

《国际旅游统计建议2008》将“国内旅游包括国内出境旅游和出境旅游中的境外部分”进行划分，主要统计国家层面公民出游规模、旅游目的、交通方式、出境旅游方式等。旅行社形式、住宿类型等基本数据及相关指标。

因为UNWTO对出国旅游的概念停留在国家层面，而鉴于我国的实际情况，仅仅把出国旅游算在国家层面是远远不够的。 占99%以上。 为此，在我国现行的旅游统计调查体系中，国外旅游统计分为国家、省、地市三个地理尺度。 不同地域尺度的涉外旅游核心统计指标如表1所示。由于国家和地区层面统计视角和统计单位的差异，虽然各级政府的旅游经济运行统计报告均有描述随着外国游客人数和旅游收入的增加，指标的含义也有所不同。 国家层面统计的是公民出国旅游人数，地区层面（市级、地市级）统计的是外国游客来访人数（包括国内公民出境游和境内公民游玩）。

表1 我国不同地域尺度的境外旅游统计指标及其解释

注：1.根据《旅游统计调查制度》（2017年版）整理。

2、关于旅游者概念的划分，本文沿用了UNWTO和我国旅游统计调查体系的划分。

(2) 不同地域尺度的国外旅游统计调查技术

1. 国家层面涉外旅游统计调查技术

国家层面涉外旅游统计调查的两大核心指标（出境旅游人数和旅游收入）委托原国家旅游局国家统计局民意调查中心，采用多阶段随机等距抽样方法方法，通过计算机辅助电话（CATI）调查方法：调查60个样本城市的城镇居民和农村村民的平均每亩出行率、出行消费水平和消费结构等，并根据调查结果进行总体统计。问卷调查。 详情见表 2。

2.地市级涉外旅游统计调查技术

由于地市级境外旅游核心统计指标是通过地市级数据汇总生成的，因此地级市是目前境外旅游统计的最小地理单元。 全省采用统一的抽样调查方式，以调查旅游住宿单位过夜游客为主，旅游景区一日游和亲友家中过夜游客情况为辅，见表2细节 。 其中，旅游住宿单位接待过夜游客数是根据当地城市拥有的客房数量、房间转租率、游客接待率等相关数据测算得出的。 样本总数根据上年同期调查接待的外国游客人数确定。 年度调查样本量原则上不高于上年度接待外国游客人数的3/10,000。

地级市境外旅游收入测算值取决于境外游客人均日消费额和平均停留时长。 数据来自国外旅游消费抽样调查。

表2 我国不同地域尺度涉外旅游核心统计指标数据汇总及调查技术

综上所述，不同地域尺度的外国游客人数和旅游收入基础数据的收集和使用的主要调查方式是抽样调查和基层统计单位补充报告。 虽然随着信息化和数字化技术的发展，一些研究机构和省份都在积极尝试利用大数据作为数据源，但由于传统调查方法与大数据调查方法在原理上的差异，两者都存在较大差异。对国外旅游统计质量的不同程度的影响。

（三）境外旅游统计调查实施办法

根据我国旅游统计调查制度，旅游统计工作包括数据采集、汇总、计算、分析、发布等环节，每个环节都表现出很强的专业性。 国外旅游统计在国家层面实施，由文化和旅游部、国家统计局会同国家统计局制定调查方案，委托社情民意调查机构进行。国家统计局中心执行。 调查实施过程和数据处理的专业性毋庸置疑。 每个城市的旅游统计大部分是新政策法规部门的业务，有一两个专职统计员。 旅游统计工作开展以来，旅游统计中的抽样调查任务主要由各市统计局下属的调查分局承担。 随着出境旅游规模的快速下降，房根旅游新业态的推出，房根旅游形式的转变，各级政府对数据的重视程度越来越高，对数据的分类和质量要求越来越高。越来越高。 为适应政府、企业和学术界对数据的需求，旅游统计外包越来越普遍。 各级旅游管理部门准备不足，专业人才匮乏。 有的省市将旅游调查和数据分析全部统一打包外包给调查公司，有的省市则分项目外包。 涉外旅游统计是省域旅游统计的重点和难点，业务外包成为首选。

二

国外旅游统计数据质量影响因素分析

（一）统计调查方法对数据质量的影响分析

一、抽样调查数据质量分析

抽样调查是获取不同地域尺度境外旅游统计人均消费和人均日消费等基础数据的主要方式。 由于目前采用人工或电话调查，虽然有预先设计好的科学调查方案，但仍有以下诱因会影响调查数据的质量：

(1)问卷填写主客观因素对数据质量的影响

一方面，被调查者是否愿意如实填写会影响调查数据的质量，另一方面也会影响所填数据的准确性。 目前的统计调查方法，无论是公民出行调查，还是外国游客在接待地的消费调查，都是基于被调查者对某段时间或某段时间的旅游消费的回忆。特别是外国公民的旅游调查，每季度进行一次，回顾上一次游玩的消费情况。 事实上，目前电子支付正变得越来越普及。 无论是预订还是现金支付，都会留下消费记录。 与纸币支付时代相比，旅客出行消费调查值的准确性必须得到一定程度的提升。 但是，回顾性调查方法存在固有的缺陷。 根据遗忘规律和旅行场景的多样化，大多数人很难记住旅行中的各种饮食开支。

（2）样本量过小，影响样本的代表性和整体的准确性

受调查经费限制，我国旅游统计调查系统每年开展的外国公民国家级旅游抽样调查样本量为8万人。 与目前超过60亿的出行人数相比，调查样本其实还比较少。 各市涉外市场消费抽样调查样本量为上年全省涉外市场消费规模的3/10,000，各市实施中样本量仍有一定的折扣，将影响总体质量测算一定程度上受样本影响。 同时，由于传统人事调查方式成本高、效率低，随着信息技术和联通互联网的发展，网络调查成本低、反馈快的优势逐渐显现，完全有可能减少样本量。

2.基层报告数据质量分析

在现行的旅游统计调查体系中，旅游饭店、旅行社、旅游园区的基本信息、接待情况、财务状况等都是以报表的形式获取的，主要用于测算过夜游客人数和人次。 - 外国旅游统计中的日游客量。 乘客人数。 影响基层报告数据质量的主要因素有：

（一）住宿单位名单不全、更新不及时

过夜游客包括转入商业性住宿设施的过夜游客、在亲友家中过夜的过夜游客、自住或免费度假的二次住宿。 因此，过夜游客数数据的准确性主要取决于纳入统计的住宿单位名册库的建立。 目前，文化和旅游部网上直报系统纳入的住宿单位规模标准各地不尽相同，虽然在同一省份，但不同城市的标准也不尽相同。 如广东省文昌市60个床位的住宿单位纳入直报系统。 海南市将39张床位的住宿单位纳入直报系统。

（二）住宿单位小微企业、个体户较多

随着全包式旅游的推广，适应人们出行方式变化带来的住宿需求变化，酒店、客栈、公寓式家庭旅馆等非标住宿产品的市场份额越来越大，无论在农村还是城市。 一方面，这些住宿单位大多为个体户和小微企业，没有工商和税务登记，难以进入监管统计范围； 而且更新很难与此类住宿单元的实际存在联系起来。

（3）开放公园数量增加，传统调查方式无法解决接待一日游人数的统计

乡村旅游、旅游小镇、历史街区、旅游综合体、田园综合体等旅游新业态多为开放式园区，无闸机、套票。 按照传统的统计方法，很难估算出一日游的人数。 . 如何确定开放公园的边界、如何确定游客身份等技术问题，都是阻碍传统开放公园接待人数准确计量的诱因，而这一障碍恰恰是传统统计调查方法难以解决的问题。无法解决，直接影响日常出行统计的准确性。

3.大数据质量分析

目前，旅游数据中心及相关大数据公司在数据挖掘过程中使用最多的大数据源是运营商数据、银联业务数据、OTA运营数据等。政府统计数据（见表3），在缺乏数据清洗、分析、建模等国家标准的情况下，利用大数据进行涉外旅游统计对旅游统计数据质量产生负面影响。 具有一定的影响力。

运营商数据具有体量大、维度全、准确性高、连续性和可追溯性等特点。 通过对客源、游客行为、旅游轨迹等的分析，用于区分游客类型国内旅游抽样调查目的，成为推测各类游客的模型。 一个新的接待数据源。 同时，通过与银联业务数据匹配得到旅客消费数据。 影响运营商数据质量的主要障碍是缺乏统一的数据筛选标准。 按照我国旅游统计调查系统旅客分类技术标准，距居住地10公里，6小时以上。 在运营商的数据挖掘中，需要将“在目的地逗留多长时间”划分为一日游等。 但目前，国家尚未出台运营商数据挖掘标准，不同的数据公司按照各自的标准进行数据挖掘，导致结果混乱，影响运营商数据的质量和价值。

银联业务数据作为游客旅游消费的数据来源，比通过问卷调查获得的游客消费数据更为准确，但并不是游客在旅游目的地消费的全部数据。

一方面，OTA可以提供旅客预订信息，作为旅客消费的数据来源。 与传统的抽样调查数据相比，该数据的典型性和代表性会受到一定影响。 另一方面，可以通过网络爬虫技术获取住宿、餐饮、娱乐、景区等单位的位置信息、基本信息和部分业务信息，大大增加了传统基层单位建设的时间和成本。目录数据库。

表3 大数据与传统数据生产过程对比

（二）外包模式对国外旅游统计质量的影响分析

一、外包公司业务水平对数据质量的影响分析

目前，全省各地已成长为一批承担旅游统计工作的企业。 但是，这些公司背景不同，人员素质优劣不同，业务能力也各有特色。 此外，旅游统计专业性强，导致不同类型的外包公司不同环节，不同程度影响涉外旅游统计数据质量。 通过对全省部分省市和地级市旅游统计工作的监督检查和对各级政府招投标网站的常年跟踪观察，目前，承接旅游的企业市场各级统计工作可分为以下五类：

（一）传统调查公司

这类公司由原隶属于统计局的调查公司转型而来。 这些公司承接旅客消费调查历史悠久，调查业务娴熟，在样本采集、实地调查、数据收集、调查报告撰写等方面具有很强的专业性。 但这类公司面对的是多个行业的调查业务，只能对调查数据进行归纳分析，不具备旅游调查数据的专业关联分析和多数据融合的专业工作能力。

（二）院校相关机构或班主任

早期，旅游管理部门缺乏专业人才，旅游统计的日常工作是通过与当地高校相关专业教师或研究机构合作完成的。 一批能够承担旅游统计业务的班主任由此成长起来。 资源进行问卷调查，具有较高的研究和数据分析能力，数据完整质量高，研究报告有深度。 但是，旅游统计工作是一项连续性的日常工作。 由于这类市场主体没有专职人员，加之高校对校长评价形式和资金管理方式的变化，高校校长将兼职承担日常统计工作，一定程度上。 难以保证统计调查工作的连续性。

（三）大数据企业

这类公司的重心从旅游大数据转向了旅游统计业务，例如利用手机位置信息进行一日游等单一统计指标。 由于旅游统计需要整合多个数据源，在大数据清洗、分析、建模等方面没有统一的标准，这类公司缺乏旅游和统计方面的专业知识积累。 专业的指标核算团队，短期实施难度大，数据质量难以保证。

(4) 旅游数据公司

这类公司往往出身于旅博会行业，具有校企背景。 他们在注重旅游统计基础理论研究的基础上，扎根地方旅游统计工作，将旅游统计理论与地方旅游统计工作实际紧密结合起来。 统计学、大数据、市场研究、数据建模等方面的专业人才可以保证旅游统计的数据质量。

（五）其他公司和机构

比如IT公司、商业咨询公司和各种商会。 这样的公司和机构参差不齐，各有各的本事国内旅游抽样调查目的，旅游统计项目只是他们的副业或转型方向。 旅游统计专业性不强，提交的旅游数据质量参差不齐。

2、现行招标形式对数据质量的影响

目前，旅游统计外包业务的招标形式主要有竞争性谈判、谈判谈判和委托招标等，每种招标形式在公平性和专业性方面各有优缺点。 但在现实中，由于旅游统计工作的复杂性和专业性，一些地方旅游统计项目的招标结果并不尽如人意。 不排除一些企业靠人脉关系或“华而不实”（指招标方案很花哨，靠评标的专家不了解旅游统计现状）把旅游统计业务作为一个快速赚钱的项目。 人情使工程小而不招标，或以较优价中标。 此类企业在承接项目后，由于项目成本的降低、旅游统计的专业性、调查的规范性、旅游统计经验的缺乏等原因，客观上将不具备认真完成项目的能力，从而影响质量。无法保证旅游统计数据。

由于现行旅游统计调查制度没有对统计数据质量的初步检验、旅游统计调查报告应包含的内容、项目审查的可操作性较高的标准，因此不同的招标形式会影响旅游质量在一定程度上。 旅游数据质量。

三

提高国外旅游统计数据质量的路径

（一）融合大数据与传统数据，建立升级版旅游数据体系

随着我国旅游统计调查体系的不断建设，许多省市已经建设了旅游数据中心，纳入了一些大数据源，如：通信运营商、OTA、支付宝、航空公司等单位提供的数据。 而且，各城市旅游数据中心的多个数据源之间的关系还没有完善，信息孤岛现象十分突出。 因此，应积极建立各级旅游数据系统，整合传统数据源和大数据源，发现各类数据之间的关系，运用信息融合理论，将数据按照一定的算法处理成各类信息，并进行转换。将其转化为旅游数据，通过对旅游数据的处理，形成旅游统计数据，为政府、企业和旅游者服务。 数据融合路径如图1所示。

(1)数据源模块

从数据形成的来源定义，旅游数据平台系统的数据可分为：旅游系统内部直接采集数据、部门交换数据（该类数据主要来自统计、公安、税务、交通、商务等、发展改革、文体、住建）、林业、农业、水务等行政备案或产值备案数据等）、市场订单数据（指向通信运营商、OTA订货获取的数据） 、社交网站、航空公司等单位）、网络公开数据（指通过网络爬虫等大数据挖掘技术在互联网上获取的公开数据）。

图1 旅游数据系统架构图

(2) 数据库系统（元矩阵）

通过不同方式采集不同渠道的数据，对采集到的数据进行清洗分类，按照分级分类的原则存入数据库，生成旅游数据库。 数据库可定义为旅游供给信息系统、旅游市场信息系统和旅游目的地GIS系统，详见图2。

图2 旅游数据库子系统

（三）应用系统

根据一定的统计原理和算法，生成旅游统计数据、旅游专项研究数据等，以满足政府、企业、旅游者等不同对象的不同需求。 本应用系统形成的最权威的数据是旅游统计数据。 在系统顶层设计阶段，将旅游统计指标和核算算法嵌入到数据系统平台中。 因此，建立各级旅游数据系统，不仅是大数据与传统数据融合、提升国外旅游统计质量的重要途径，也是我国旅游统计改革的重要方向。

（一）统计调查方式改革

一、地方政府接待旅游人数调查方式改革

（1）大数据+小调查相结合的调查方法，测算区域内接待外国游客总数

是指借助旅客位置信息估算该地区接待的外国游客总数。 目前，乘客位置信息可以来自手机认证、GPS、相关App等位置信息。 目前比较成熟和广泛使用的是三大运营商的手机认证数据。 以县市为例，境外游客分为省外国内游客、省外国内游客和本地游客三个层次。 通过抽样调查，根据不带手机的用户（如奶奶和女儿）和携带两部手机的用户比例，得出调整系数，从而推断出更准确的客流接收情况。

（2）多源数据相互核对，推算区域内接待外国游客总数

目前，全区接待游客量数据来源主要包括：住宿单位在线补报系统、公安住宿登记管理信息系统、客运系统、水电消费系统、通信运营商认证系统、OTA预订系统等，将多种数据源相互匹配验证，利用大数据存储和分析技术，建立该地区接待外国游客数量的可能模型，估计该地区接待的外国游客总数。

2. 旅客消费水平统计调查方法改革

（一）以网络调查为主，传统人工调查为辅

与传统的人工调查和电话调查相比，在线调查具有成本低、周期短、界面可视化程度高、填写时间不限等优点。在线调查方式如下：

① 推广记账App。 基于手机位置信息，采用层层拦截的推广方式，通过手机邮件和重点位置（机场、车站、酒店、景区、 ETC。）。 计费App的设计遵循使用方便 1.记账明细灵活的原则。 通过一定的奖励措施，鼓励游客记账。 完整的旅行费用记录实际上是公民旅行费用的记录。 如果在全省推广，可以在一定程度上补充市民的出行调查。

②网上问卷调查。 A of can be in and . as a day-based cost , the form can not only meet the needs of real-time data every night, but also the of out the cost and the of data .

③ . With the of a large of and the of scene data, the human- can be , which can not only the of to in the , but also the cost once it is on a large scale .

(2) Multi-data , data that has in

Under the of big data, a large of data will be the of . the of phone of , and other data, on the of user , the of in other or local can be mined. Data, with a , to a data.

3. of data and data

This to the and of the list of units with the help of web . and at all , on the basis of the of units, the with the from , , and other every six ; , with the help of Web on , , , spots, etc. from major OTAs (, Qunar, , , , , etc.), and then and such as and on-site , etc., the every to the of the .

(2) a for of

In years, data has a hot spot of from all walks of life. In the work out by the of , data is the focus of the . As the in of , the of and the of . In the , the for of be as soon as , and in the . to their , the of .

The of the : ① the index and data of data , , , data , and other links at at the city level, -level , and ②Set up a team the to be for , and ; ③ a , you can refer to the .